Xây dựng phần mềm AI bảo mật dữ liệu người dùng với CSDL vector và cách RAG đảm bảo quyền riêng tư

- Ứng dụng xử lý đơn hàng nhà hàng sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tìm kiếm đơn hàng.
- Sử dụng ID prefix để quản lý và xóa dữ liệu dễ dàng.
- RAG (Retrieval Augmented Generation) giúp thêm dữ liệu riêng tư vào phản hồi của LLM, đảm bảo tính chính xác và ngữ cảnh cụ thể.
- RAG cho phép người dùng tương tác với cửa hàng, truy xuất đơn hàng cũ, mua sản phẩm mới bằng ngôn ngữ tự nhiên.
- Dữ liệu cá nhân và thông tin nhận dạng cá nhân (PII) được cung cấp cho mô hình tạo sinh tại thời điểm suy luận để đáp ứng yêu cầu của người dùng.
- Khi xóa dữ liệu bằng ID prefix, hệ thống sẽ không còn thông tin về người dùng đó.
- RAG cung cấp khả năng cá nhân hóa trong khi kiểm soát chặt chẽ PII, chỉ chia sẻ dữ liệu riêng tư khi cần thiết và có thể nhanh chóng xóa bỏ.
- Xây dựng phần mềm AI bảo mật yêu cầu phân loại dữ liệu thành công khai, riêng tư và PII.
- Dữ liệu công khai: tên công ty, ảnh đại diện, chức danh công việc.
- Dữ liệu riêng tư: khóa API, ID tổ chức.
- PII: tên đầy đủ, ngày sinh, ID tài khoản.
- Sử dụng tokenization để tránh lưu trữ PII trong cơ sở dữ liệu vector, thay vào đó lưu trữ khóa ngoại hoặc tham chiếu đến hệ thống khác.
- Hashing có thể được sử dụng để làm mờ dữ liệu người dùng trước khi ghi vào metadata.
- Mã hóa metadata trước khi upsert và giải mã khi truy vấn để bảo vệ dữ liệu người dùng.
- Xóa dữ liệu trong cơ sở dữ liệu vector bằng cách xóa toàn bộ namespace.
- Xây dựng phần mềm AI bảo mật yêu cầu lập kế hoạch cẩn thận và sử dụng các kỹ thuật như ID-prefixing và lọc metadata để xóa dữ liệu người dùng hiệu quả.

📌 Bài viết giải thích cách sử dụng RAG để bảo vệ dữ liệu cá nhân trong phần mềm AI, bao gồm việc phân loại dữ liệu, sử dụng tokenization, hashing và mã hóa metadata. RAG giúp xóa dữ liệu người dùng nhanh chóng và đảm bảo quyền riêng tư.

https://thenewstack.io/building-privacy-aware-ai-software-with-vector-databases/